Una collaborazione tra l’istituto di BioFisica del Cnr di Pisa (Cnr-Ibf), l’unità operativa Anatomia patologica 2, la sezione Chirurgia generale dell’Azienda ospedaliero-universitaria pisana e il dipartimento di Ricerca traslazionale e delle nuove tecnologie in medicina e chirurgia dell’Università di Pisa, ha consentito di mettere a punto un approccio diagnostico innovativo basato sulla combinazione fra la spettroscopia Raman e tecniche di intelligenza artificiale (IA) per l’identificazione dei tumori pancreatici.
I risultati della ricerca, pubblicati su Scientific Reports (rivista del gruppo Nature, https://www.nature.com/articles/s41598-025-98122-9), sono stati ottenuti da Gianmarco Lazzini, primo firmatario della pubblicazione (Cnr), Raffaele Gaeta e Luca Emanuele Pollina (unità operativa Anatomia patologica 2, Aoup), Annalisa Comandatore, Niccolò Furbetta e Luca Morelli (sezione Chirurgia generale, Aoup, dipartimento di Ricerca traslazionale e delle nuove tecnologie in medicina e chirurgia Unipi) e Mario D'Acunto (Cnr), coordinatore della ricerca.
La spettroscopia Raman è una tecnica usata per studiare la composizione chimica dei materiali. Si basa sull'interazione tra la luce di un laser e le molecole del campione: una piccola parte della luce viene diffusa con un cambiamento di energia, legato alle vibrazioni delle molecole. Analizzando queste variazioni, è possibile ottenere informazioni precise sulla struttura e sulla natura del materiale complesso, ad esempio i tessuti biologici. In questo modo si può osservare come cambia la biochimica dei tessuti quando si passa da una condizione fisiologica ad una patologia neoplastica, benigna o maligna.
La grande quantità di dati generata da questa tecnica rappresenta però una sfida interpretativa. In questo contesto, l’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale consente di elaborare gli spettri Raman in modo rapido e accurato, identificando pattern diagnostici altrimenti difficilmente distinguibili. Da tempo il gruppo Cnr-Ibf, guidato da Mario D’Acunto, collabora con l’unità operativa Anatomia patologica 2 per studiare l’applicazione della spettroscopia Raman come supporto alle tecniche istologiche tradizionali, che si basano sull’osservazione microscopica dei tessuti su vetrino.
In particolare, in questo lavoro, il gruppo di ricerca ha misurato l’effetto Raman su parenchima pancreatico. L’uso di algoritmi di IA sui dati sperimentali ha quindi consentito di distinguere con elevata accuratezza tessuti sani, tessuti affetti da pancreatite cronica e da adenocarcinoma duttale, uno dei tumori più aggressivi e con una prognosi infausta nella grande maggioranza dei casi. Lo studio ha inoltre consentito l’individuazione di biomarcatori molecolari, ossia molecole la cui presenza ad elevate concentrazioni è associabile all’insorgenza ed al grado di malignità della malattia.
Nel percorso diagnostico e terapeutico del tumore pancreatico è fondamentale il lavoro di équipe di specialisti esperti e dedicati, come i chirurghi della sezione Chirurgia generale e gli anatomopatologi dell’unità operativa Anatomia patologica 2, rispettivamente diretti da Luca Morelli – associato di Chirurgia generale – e Vincenzo Nardini.
A oggi, l’intervento chirurgico rappresenta l’approccio più efficace per il trattamento di questa neoplasia. Durante l’operazione, è spesso necessario valutare in tempo reale i margini di resezione della massa tumorale, per stabilire con precisione l’estensione della malattia. Questa fase cruciale si basa sull’analisi estemporanea dei campioni da parte del patologo, ma può risultare complessa e soggetta a margini di incertezza, soprattutto per la rapidità richiesta.
La tecnica proposta nello studio, che integra spettroscopia Raman e intelligenza artificiale, potrebbe rappresentare un prezioso strumento di supporto all’analisi intraoperatoria. Offrendo dati oggettivi e immediati, contribuirebbe a ridurre il rischio di errore diagnostico e ad aumentare la precisione del gesto chirurgico, con un impatto diretto sulla prognosi e sulla qualità di vita dei pazienti.
In prospettiva, lo studio potrebbe contribuire a sviluppare dispositivi Raman portatili e ad alta velocità, da impiegare su campioni ex vivo o direttamente in sala operatoria tramite sonde ottiche miniaturizzate, utilizzabili dal chirurgo sul campo operatorio. Si tratta di un’evoluzione tecnologica che potrebbe affiancare le tecniche attuali, migliorando l’accuratezza e la tempestività diagnostica nella gestione delle neoplasie pancreatiche.

In allegato l'articolo pubblicato da Scientific Reports.

[fonte: ufficio stampa Cnr]